JP2017157039A - 紙葉類処理装置およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】高精度かつ短時間で紙葉類の券種を判別することができる紙葉類処理装置およびプログラムを提供することである。
【解決手段】実施形態の紙葉類処理装置は、画像取得部と、抽出部と、類似度算出部と、移動幅算出部とを持つ。前記画像取得部は、紙葉類画像を取得する。前記設定部は、前記画像取得部によって取得された紙葉類画像に対して、参照領域を設定する。前記設定部は、第１の方向における開始位置から最終位置まで第１の移動幅で前記参照領域を移動させ、前記参照領域が前記最終位置に到達すると、前記第１の方向に直交する第２の方向に第２の移動幅で前記参照領域を移動させることを、繰り返し実行する。前記類似度算出部は、前記参照領域内の画像から特徴を抽出し、紙葉類の代表的な模様との類似度を算出する。前記移動幅算出部は、前記類似度に基づいて、前記第１の移動幅および／または前記第２の移動幅を算出する。
【選択図】図３

Description

本発明の実施形態は、紙葉類処理装置およびプログラムに関する。

近年、銀行や大規模小売業等において日常的に大量の紙幣等の紙葉類が取り扱われており、これらの紙葉類は紙葉類処理装置によって券種ごとに分類される。従来の紙葉類処理装置は、紙葉類の画像を読み取り、読み取った画像から紙葉類の代表的な模様を検出することで、券種を判別していた。

しかしながら、従来の紙葉類処理装置は、紙葉類の代表的な模様が存在する位置を精度よく特定するために多くの計算を行う必要があることから、券種判定処理に時間がかかってしまう場合があった。

特表２０１２−５１１７５６号公報

本発明が解決しようとする課題は、高精度かつ短時間で紙葉類の券種を判別することができる紙葉類処理装置およびプログラムを提供することである。

実施形態の紙葉類処理装置は、画像取得部と、抽出部と、類似度算出部と、移動幅算出部と、位置特定部と、券種判別部とを持つ。前記画像取得部は、紙葉類の画像である紙葉類画像を取得する。前記設定部は、前記画像取得部によって取得された紙葉類画像に対して、参照領域を設定する。前記設定部は、第１の方向における開始位置から最終位置まで第１の移動幅で前記参照領域を移動させ、前記参照領域が前記最終位置に到達すると、前記第１の方向に直交する第２の方向に第２の移動幅で前記参照領域を移動させることを、繰り返し実行する。前記類似度算出部は、前記設定部によって設定された前記参照領域内の画像から特徴を抽出し、紙葉類の代表的な模様との類似度を算出する。前記移動幅算出部は、前記類似度算出部によって算出された前記類似度に基づいて、前記第１の移動幅および／または前記第２の移動幅を算出する。前記位置特定部は、前記類似度算出部によって算出された複数の前記類似度に基づいて、前記紙葉類画像における前記紙葉類の代表的な模様の存在する位置を特定する。前記券種判別部は、前記位置特定部によって特定された位置における前記紙葉類画像に基づいて、前記紙葉類の券種を判別する。

実施形態に係る紙葉類処理システムの断面図。 実施形態に係る紙葉類処理システムの制御構成を示すブロック図。 実施形態に係る鑑査装置１００の制御構成を示すブロック図。 実施形態に係る参照領域の開始位置の一例を示す図。 実施形態に係る参照領域をＸ方向に移動させた状態の一例を示す図。 実施形態に係る参照領域がＸ方向における紙葉類画像の最終位置に到達した状態の一例を示す図。 実施形態に係る参照領域をＹ方向に移動させた状態の一例を示す図。 実施形態に係る類似度Ｓが最大となる位置に参照領域が到達した状態の一例を示す図。 実施形態に係る参照領域が最終位置に到達した状態の一例を示す図。 実施形態に係る紙葉類画像における類似度の分布の一例を示す図。 実施形態に係る紙葉類の券種の判定処理を示すフローチャート。 図１１に示されるステップＳ１６の移動幅算出処理を示すフローチャート。

以下、実施形態の紙葉類処理装置およびプログラムを、図面を参照して説明する。

図１は、実施形態に係る紙葉類処理システムの断面図である。図１に示されるように、紙葉類Ｐを処理する紙葉類処理システム１は、例えば、紙葉類処理装置１０と、整列装置３０と、施封装置６０とを備える。紙葉類処理装置１０、整列装置３０、および施封装置６０は、この順で一列に並んで配置される。また、紙葉類処理装置１０、整列装置３０、および施封装置６０は、互いに電気的かつ機械的に連結されている。以下、紙葉類Ｐとして紙幣を例に挙げて説明する。

まず、紙幣Ｐの振分け処理について説明する。図１に示されるように、紙葉類処理装置１０は、供給部１１と、ローラ１２と、搬送路１４とを有する。供給部１１には、複数枚の紙幣Ｐが載置される。ローラ１２は、供給部１１から紙幣Ｐを１枚ずつ送り出す。ローラ１２によって送り出された紙幣Ｐは、搬送路１４に沿って搬送される。搬送路１４には、複数組の図示しない無端状の搬送ベルトが搬送路を挟むように延設されている。ローラ１２によって送り出された紙幣Ｐは、搬送ベルトに挟持されて搬送される。

搬送路１４は、ローラ１２を通過した位置から鑑査装置１００に向けて傾斜して延びている。これにより、供給部１１から紙幣Ｐと共に、クリップ、コイン、ピン等の異物が搬送路１４に送り出された際、異物は重力により搬送路１４の最下部に落下する。これにより、異物が鑑査装置１００に入ることを防止し、異物による鑑査装置１００の損傷を防止することができる。

搬送路１４の最下部には、異物回収部１３が設けられている。異物回収部１３は、例えば、装置本体から引き出し可能な回収箱により構成されている。搬送路１４に沿って落下する異物は、異物回収部１３に落下して回収される。

搬送部１５は、紙幣と紙幣の間隔が所定の間隔となるように紙幣Ｐの搬送速度を調整し、紙幣Ｐを鑑査装置１００へと搬送する。鑑査装置１００は、紙幣Ｐの画像を読み取り、紙幣Ｐの券種、紙幣Ｐの表裏の向き、および紙幣Ｐの異常（破れ、折れ、汚れ等）を検出する。

紙幣Ｐの異常が検出された場合、紙葉類処理装置１０は、紙幣Ｐを搬送路１７に沿って搬送し、異常の種類に応じて紙幣Ｐをリジェクト部１８ａまたは１８ｂに振り分けて集積する。一方、紙幣Ｐの異常が検出されなかった場合、紙葉類処理装置１０は、紙幣Ｐを搬送路１７に沿って搬送し、紙幣Ｐの券種に応じて紙幣Ｐを集積庫１９ａから１９ｄに振り分けて集積する。以上が、紙幣の振分け処理である。

次に、紙幣の整列処理について説明する。整列処理は、紙幣Ｐの位置や表裏を揃えて券種ごとに集積する処理である。整列装置３０は、紙葉類処理装置１０と施封装置６０との間に設けられる。整列装置３０は、搬送路３１と、整列部３２と、反転部３４と、搬送路３５と、複数の集積庫３６ａ〜３６ｄとを備える。

紙葉類処理装置１０から搬送された紙幣Ｐは、搬送路３１に沿って搬送される。整列部３２は、紙幣Ｐを整列させる。例えば、整列部３２は、紙幣Ｐの中心を、紙幣Ｐの搬送方向に直交する方向における所定の基準位置に合わせる。また、整列部３２は、スキューしている紙幣Ｐの先端部が搬送方向と直交するように、紙幣Ｐの向きを補正する。スキューとは、搬送方向に対して紙幣Ｐの向きが傾斜していることをいう。

反転部３４は、整列部３２の下流に設けられ、紙幣Ｐの表裏の向きを反転させる。搬送路３５は、反転部３４へと紙幣Ｐを案内する。紙幣Ｐの整列処理が行われる際に、各紙幣Ｐの表裏の向きを揃える必要が生じる。このため、鑑査装置１００は、紙幣Ｐの画像を読み取って紙幣Ｐの表裏を検出し、検出結果を整列装置３０に送信する。整列装置３０は、鑑査装置１００による表裏の検出結果に応じて、反転部３４を用いて紙幣Ｐの表裏を反転するか否かを切り替える。

紙幣Ｐの表裏を反転しない場合、整列装置３０は、搬送路３１に沿って紙幣Ｐを搬送し、紙幣Ｐの券種に応じて集積庫３６ａ〜３６ｄに振り分けて集積する。一方、紙幣Ｐの表裏を反転する場合、整列装置３０は、搬送路３５に沿って紙幣Ｐを搬送する。反転部３４は、内部にひねり搬送路を備え、紙幣Ｐを搬送しながら紙幣Ｐの表裏の向きを反転する。その後、整列装置３０は、反転部３４によって表裏を反転された紙幣Ｐを搬送し、紙幣Ｐの券種に応じて集積庫３６ａ〜３６ｄに振り分けて集積する。以上が、紙幣の整列処理である。

なお、整列装置３０は、向きを整えられた紙幣Ｐを紙葉類処理装置１０に戻し、集積庫１９ａ〜１９ｄに振り分けて集積してもよい。また、整列装置３０内の集積庫３６ａ〜３６ｄは、異常が検出された紙幣Ｐを集積するリジェクト部として用いられてもよい。

次に、紙幣の施封処理について説明する。施封処理は、所定枚数の紙幣Ｐの束を帯で留める処理である。施封装置６０は、搬送路６２と、第１集積部６４ａおよび第２集積部６４ｂと、搬送トレイ６６と、施封部６８と、排出部６９とを備える。搬送路６２は、整列装置３０の搬送路３１に接続される。第１集積部６４ａおよび第２集積部６４ｂは、紙幣Ｐを所定枚数ずつ集積する。搬送トレイ６６は、紙幣Ｐの束を搬送する。施封部６８は、紙幣Ｐの束を帯により施封する。第２集積部６４ｂは、第１集積部６４ａに対して斜め下方向にずれて配置され、施封部６８は、第２集積部６４ｂの下方に配置されている。更に、施封部６８により施封された紙幣Ｐの束を受取って集積する排出部６９が、施封部６８の下方に設けられている。

施封装置６０は、整列装置３０から搬送されてきた紙幣Ｐの券種に応じて、第１集積部６４ａおよび第２集積部６４ｂのいずれかに紙幣Ｐを搬送する。第１集積部６４ａおよび第２集積部６４ｂは、搬送されてきた紙幣Ｐを所定枚数（例えば、１００枚）集積する。

搬送トレイ６６は図１の矢印方向に移動可能に設けられている。第１集積部６４ａに所定枚数の紙幣Ｐが集積されると、搬送トレイ６６は第１集積部６４ａの位置へ移動し、紙幣Ｐの束を受け取る。また、第２集積部６４ｂに所定枚数の紙幣Ｐが集積されると、搬送トレイ６６は第２集積部６４ｂの位置へ移動し、紙幣Ｐの束を受け取る。

紙幣Ｐの束を受け取った後、搬送トレイ６６は施封部６８の位置まで下降し、施封部６８へ紙幣Ｐの束を受け渡す。施封部６８は、搬送トレイ６６から受け取った紙幣Ｐの束に帯を巻き付ける。また、施封部６８は、紙幣Ｐの束の帯に所定の情報を印字する。帯に印字される情報は、例えば日時、シリアル番号、銀行のロゴ等である。これらの情報は、例えば、インクジェットプリンタ、ドットプリンタ、レーザプリンタ等を用いて印字される。

帯への印字が完了した後、施封部６８は紙幣Ｐの束を排出部６９へと排出する。なお、施封部６８は、紙幣Ｐの券種に応じて位置を変えて紙幣Ｐの束を排出する。以上が、紙幣の施封処理である。

図２は、実施形態に係る紙葉類処理システムの制御構成を示すブロック図である。紙葉類処理装置１０には、紙葉類処理システム１全体の動作を制御する主制御部２０が設けられている。主制御部２０は、図示しないが、紙葉類処理装置１０、整列装置３０、および施封装置６０の動作を制御するＣＰＵ（Central Processing Unit）と、制御プログラムや管理情報等を格納するメモリとを備えている。

主制御部２０は、鑑査装置１００と接続され、種々の情報を送受信する。また、図示しないが、主制御部２０には紙葉類処理装置１０内の種々のセンサやモータが接続されており、主制御部２０は紙葉類処理装置１０における紙幣Ｐの搬送動作等を制御する。

主制御部２０には、操作員が種々の情報を入力するための操作部８０が接続されている。また、主制御部２０には、操作員によって入力された情報および紙葉類処理システム１の動作状態等を表示する表示部９０が接続されている。

整列装置３０は、整列装置３０の動作を制御する副制御部４０を有する。また、施封装置６０は、施封装置６０の動作を制御する副制御部７０を有する。副制御部４０および副制御部７０は、例えばＬＡＮケーブルを介して紙葉類処理装置１０の主制御部２０に接続される。主制御部２０は、副制御部４０に対して整列装置３０の動作指示を送信するとともに、副制御部７０に対して施封装置６０の動作指示を送信する。

図３は、実施形態に係る鑑査装置１００の制御構成を示すブロック図である。図３においては、鑑査装置１００が紙幣Ｐの券種を判別するための制御構成が示されている。鑑査装置１００は、画像取得部１１０と、設定部１２０と、類似度算出部１３０と、移動幅算出部１４０と、位置特定部１５０と、券種判別部１６０と、記憶部１７０とを備える。

画像取得部１１０は、例えば、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）等の発光部と、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）やＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）等の光電変換素子とを備えるラインセンサを内蔵している。記憶部１７０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等の記憶装置である。

設定部１２０、類似度算出部１３０、移動幅算出部１４０、位置特定部１５０、および券種判別部１６０は、ＣＰＵ等のプロセッサが、プログラムメモリに記憶されたプログラムを実行することで実現される。なお、これらの機能部１２０から１６０は、プロセッサがプログラムを実行するのと同様の機能を有するＬＳＩ（Large Scale Integration）、およびＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェアにより実現されてもよい。

画像取得部１１０は、鑑査装置１００を通過する紙幣Ｐを読み取り、紙幣Ｐの画像である紙幣画像５０（紙葉類画像）を取得する。画像取得部１１０は、取得した紙幣画像５０を設定部１２０に出力するとともに、紙幣画像５０を不図示のメモリに記憶する。設定部１２０は、画像取得部１１０から入力された紙幣画像５０に対して参照領域の位置およびサイズを設定する。

図４は、実施形態に係る参照領域の開始位置の一例を示す図である。図４において、紙幣画像５０の長手方向をＸ方向、紙幣画像５０の短手方向をＹ方向としている。設定部１２０は、参照領域５５の開始位置を左上の隅に設定するが、他の位置に設定してもよい。設定部１２０は、設定した参照領域５５の位置およびサイズを類似度算出部１３０に出力する。

類似度算出部１３０は、設定部１２０から入力された参照領域５５の位置およびサイズに基づき、参照領域５５内の画像を取得する。また、類似度算出部１３０は、取得した参照領域５５内の画像から特徴を抽出し、紙幣の代表的な模様との類似度Ｓを算出する。紙幣の代表的な模様は、例えば、金額を表す文字（１０００、５０００、１００００、千円、五千円、壱万円など）である。図４において、金額を表す文字の一例として、「１０００」が紙幣画像５０内に含まれている。

類似度算出部１３０は、例えば、類似度Ｓとして相関値を算出してよい。相関値は、０から１の実数値として算出され、１に近いほど参照領域５５に代表的な模様（例えば、金額を表す文字）が存在する可能性が高いことを示す。類似度算出部１３０は、算出した類似度Ｓを移動幅算出部１４０に出力する。また、類似度算出部１３０は、類似度Ｓを参照領域５５の位置情報（Ｘ方向の位置およびＹ方向の位置）に対応付けて不図示のメモリに記憶する。

なお、類似度算出部１３０は、ニューラルネットワークや深層学習機（Deep learning）における出力層から出力される値を類似度Ｓとして算出してもよい。また、類似度算出部１３０は、サポートベクターマシン（Support Vector Machine）における目的関数の出力値を類似度Ｓとして算出してもよい。

移動幅算出部１４０は、類似度算出部１３０から入力された類似度Ｓに基づき、Ｘ方向における参照領域５５の移動幅Ｌ_Ｘを算出する。移動幅算出部１４０は、算出したＸ方向における参照領域５５の移動幅Ｌ_Ｘを、設定部１２０に出力する。

移動幅算出部１４０は、類似度Ｓが高いほど（類似しているほど）参照領域５５の移動幅Ｌ_Ｘを小さくし、類似度Ｓが小さいほど（類似していないほど）参照領域５５の移動幅Ｌ_Ｘを大きくする。具体的に、移動幅算出部１４０は、下記の式（１）に基づいて移動幅Ｌ_Ｘを算出する。ここで、ｋ_１、ａ_１、およびｃ_１は定数である。

Ｌ_Ｘ＝ｋ_１／（Ｓ＋ａ_１）＋ｃ_１ ・・・式（１）

なお、移動幅算出部１４０は、類似度算出部１３０から入力された類似度Ｓに基づき、参照領域５５の移動幅Ｌ_Ｘの変化量ΔＬ_Ｘを算出してもよい。具体的に、移動幅算出部１４０は、下記の式（２）に基づいて移動幅Ｌ_Ｘの変化量ΔＬ_Ｘを算出し、式（３）に基づいて移動幅Ｌ_Ｘを算出してもよい。ここで、ｋ_２、ａ_２、およびｃ_２は定数である。また、「：＝」は代入式を表す。

ΔＬ_Ｘ＝ｋ_２／（Ｓ＋ａ_２）＋ｃ_２ ・・・式（２）

Ｌ_Ｘ：＝Ｌ_Ｘ＋ΔＬ_Ｘ ・・・式（３）

なお、移動幅算出部１４０による移動幅Ｌ_Ｘの算出方法は、これらの方法に限られない。例えば、移動幅算出部１４０は、類似度算出部１３０から入力された、時刻ｔ−ｐにおける類似度Ｓ(ｔ−ｐ)から現在時刻ｔにおける類似度Ｓ(ｔ)に基づき、移動幅Ｌｘを算出してもよい。具体的に、移動幅算出部１４０は、下記の式（４）に基づいて移動幅Ｌ_Ｘを算出してもよい。ここで、ｐ、ａ_３、およびｃ_３は定数である。なお、ｔ＜ｐである場合、移動幅算出部１４０は、類似度算出部１３０から入力された全ての類似度に基づき、移動幅Ｌｘを算出する。

また、移動幅算出部１４０は、予め類似度Ｓと移動幅Ｌ_Ｘとを１対１に対応させたテーブルをパラメータとして用意し、類似度Ｓに基づいて移動幅Ｌ_Ｘを導出してもよい。

図５は、実施形態に係る参照領域をＸ方向に移動させた状態の一例を示す図である。図５に示されるように、設定部１２０は、移動幅算出部１４０から入力された移動幅Ｌ_Ｘに基づき、参照領域５５の位置をＸ方向に移動させる。そして、設定部１２０は、移動後の参照領域５５の位置およびサイズを類似度算出部１３０に出力する。

類似度算出部１３０は、設定部１２０から入力された参照領域５５の位置およびサイズに基づき、参照領域５５内の画像を取得する。類似度算出部１３０は、取得した参照領域５５内の画像から特徴を抽出し、紙幣の代表的な模様（例えば、金額を表す文字）との類似度Ｓを算出する。類似度算出部１３０は、算出した類似度Ｓを移動幅算出部１４０に出力する。また、類似度算出部１３０は、類似度Ｓを参照領域５５の位置情報（Ｘ方向の位置およびＹ方向の位置）に対応付けて不図示のメモリに記憶する。

移動幅算出部１４０は、類似度算出部１３０から入力された類似度Ｓに基づき、前述した方法を用いてＸ方向における参照領域５５の移動幅Ｌ_Ｘを算出する。移動幅算出部１４０は、算出したＸ方向における参照領域５５の移動幅Ｌ_Ｘを、設定部１２０に出力する。鑑査装置１００は、以上の処理を、参照領域５５がＸ方向における最終位置（紙幣画像５０の右端）に到達するまで繰り返す。

図６は、実施形態に係る参照領域がＸ方向における紙幣画像の最終位置に到達した状態の一例を示す図である。図６に示されるように、参照領域５５がＸ方向における最終位置に到達すると、類似度算出部１３０は、開始位置（左端）から最終位置（右端）までの一列分の複数の類似度Ｓを移動幅算出部１４０に出力する。

移動幅算出部１４０は、類似度算出部１３０から入力された開始位置（左端）から最終位置（右端）までの一列分の複数の類似度Ｓに基づき、Ｙ方向における参照領域５５の移動幅Ｌ_Ｙを算出する。移動幅算出部１４０は、算出したＹ方向における参照領域５５の移動幅Ｌ_Ｙを、設定部１２０に出力する。

例えば、移動幅算出部１４０は、開始位置（左端）から最終位置（右端）までの一列分の複数の類似度Ｓのうちの最大値Ｍａｘを取得し、取得した最大値Ｍａｘに基づいて移動幅Ｌ_Ｙを算出する。

移動幅算出部１４０は、類似度Ｓの最大値Ｍａｘが大きいほど参照領域５５の移動幅Ｌ_Ｙを小さくし、類似度Ｓの最大値Ｍａｘが小さいほど参照領域５５の移動幅Ｌ_Ｙを大きくする。具体的に、移動幅算出部１４０は、下記の式（５）に基づいて移動幅Ｌ_Ｙを算出する。ここで、ｋ_３、ａ_３、およびｃ_３は定数である。

Ｌ_Ｙ＝ｋ_３／（Ｍａｘ＋ａ_３）＋ｃ_３ ・・・式（５）

なお、移動幅算出部１４０は、算出した類似度Ｓの最大値Ｍａｘに基づき、参照領域５５の移動幅Ｌ_Ｙの変化量ΔＬ_Ｙを算出してもよい。具体的に、移動幅算出部１４０は、下記の式（６）に基づいて移動幅Ｌ_Ｙの変化量ΔＬ_Ｙを算出し、式（７）に基づいて移動幅Ｌ_Ｙを算出する。ここで、ｋ_４、ａ_４、およびｃ_４は定数である。また、「：＝」は代入式を表す。

ΔＬ_Ｙ＝ｋ_４／（Ｍａｘ＋ａ_４）＋ｃ_４ ・・・式（６）

Ｌ_Ｙ：＝Ｌ_Ｙ＋ΔＬ_Ｙ ・・・式（７）

なお、移動幅算出部１４０による移動幅Ｌ_Ｙの算出方法は、これらの方法に限られない。例えば、移動幅算出部１４０は、予め類似度Ｓの最大値Ｍａｘと移動幅Ｌ_Ｙとを一対一に対応させたテーブルをパラメータとして用意し、類似度Ｓの最大値Ｍａｘに基づいて移動幅Ｌ_Ｙを導出してもよい。また、移動幅算出部１４０は、類似度Ｓの最大値Ｍａｘの勾配（変化量）に基づいて、移動幅Ｌ_Ｙを算出してもよい。また、移動幅算出部１４０は、最大値Ｍａｘを用いる代わりに、開始位置（左端）から最終位置（右端）までの一列分の複数の類似度Ｓの平均値Ａｖｅに基づいて移動幅Ｌ_Ｙを算出してもよい。この場合、移動幅算出部１４０は、式（５）および式（６）における「Ｍａｘ」を「Ａｖｅ」に置き換えて、移動幅Ｌ_Ｙを算出してよい。

本実施形態において、設定部１２０は、紙幣Ｐの長手方向をＸ方向として参照領域５５を移動させるとともに、紙幣Ｐの短手方向をＹ方向として参照領域５５を移動させる。長手方向をＸ方向とした場合、Ｙ方向の移動幅Ｌ_Ｙを算出するために使用される類似度Ｓの数を多くすることができる。したがって、移動幅算出部１４０は、Ｙ方向の移動幅Ｌ_Ｙをより適切に算出することができる。

図７は、実施形態に係る参照領域をＹ方向に移動させた状態の一例を示す図である。図７に示されるように、設定部１２０は、移動幅算出部１４０から入力された移動幅Ｌ_Ｙに基づき、参照領域５５の位置をＹ方向に移動させる。そして、設定部１２０は、移動後の参照領域５５の位置およびサイズを類似度算出部１３０に出力する。

類似度算出部１３０は、設定部１２０から入力された参照領域５５の位置およびサイズに基づき、参照領域５５内の画像を取得する。また、類似度算出部１３０は、取得した参照領域５５内の画像から特徴を抽出し、紙幣の代表的な模様（例えば、金額を表す文字）との類似度Ｓを算出する。類似度算出部１３０は、算出した類似度Ｓを移動幅算出部１４０に出力する。また、類似度算出部１３０は、類似度Ｓを参照領域５５の位置情報（Ｘ方向の位置およびＹ方向の位置）に対応付けて不図示のメモリに記憶する。

移動幅算出部１４０は、類似度算出部１３０から入力された類似度Ｓに基づき、前述した方法を用いてＸ方向における参照領域５５の移動幅Ｌ_Ｘを算出する。移動幅算出部１４０は、算出したＸ方向における参照領域５５の移動幅Ｌ_Ｘを、設定部１２０に出力する。鑑査装置１００は、以上の処理を繰り返す。

図８は、実施形態に係る類似度Ｓが最大となる位置に参照領域が到達した状態の一例を示す図である。図８に示されるように、参照領域５５内の画像には、金額を表す文字（１０００）が含まれる。この場合、類似度算出部１３０によって算出される類似度Ｓは最大値となる。

鑑査装置１００は、参照領域５５をＸ方向およびＹ方向に移動させつつ、参照領域５５が紙幣画像５０における最終位置（紙幣画像５０の右下の隅）に到達するまで類似度Ｓの算出を繰り返す。なお、本実施形態においては、紙幣画像５０の左上の隅から右下の隅まで参照領域５５を移動させることとしたが、紙幣画像５０の全面を移動できるような順序であれば、移動順序はこれに限られない。

図９は、実施形態に係る参照領域が最終位置に到達した状態の一例を示す図である。図９に示されるように、参照領域５５が紙幣画像５０における最終位置（紙幣画像５０の右下の隅）に到達すると、類似度算出部１３０は、算出した全ての類似度Ｓを、類似度Ｓが算出された参照領域５５の位置情報（Ｘ方向の位置およびＹ方向の位置）と関連付けて、位置特定部１５０に出力する。

図１０は、実施形態に係る紙幣画像における類似度の分布の一例を示す図である。図１０において、参照領域５５のＸ方向における位置を示すＸ軸と、参照領域５５のＹ方向における位置を示すＹ軸と、類似度Ｓを示すＺ軸とが示されている。位置特定部１５０は、類似度算出部１３０によって算出された複数の類似度Ｓのうち、最大値となる参照領域５５を含む領域を、紙幣の代表的な模様（例えば、金額を表す文字）の存在する位置として特定する。

例えば、位置特定部１５０は、類似度算出部１３０から入力された類似度Ｓおよび位置情報（Ｘ方向の位置およびＹ方向の位置）に基づき、予め設定された閾値以上の類似度Ｓが所定数以上存在する範囲を、紙幣の代表的な模様の存在する位置として特定する。

なお、位置特定部１５０は、類似度Ｓが最大となる参照領域５５の位置（図１０における類似度Ｓのピーク位置）に基づき、紙幣の代表的な模様の存在する位置を特定してもよい。また、位置特定部１５０は、参照領域５５の位置から予め定められた範囲内の類似度Ｓの合計Ｓｓｕｍを算出し、算出したＳｓｕｍが最大となる参照領域５５の位置に基づき、紙幣の代表的な模様の存在する位置を特定してもよい。

位置特定部１５０は、特定した位置を示す位置情報を、券種判別部１６０に出力する。記憶部１７０は、複数の券種のそれぞれに対応する、紙幣の代表的な模様を示す複数の画像を記憶しており、券種判別部１６０は、記憶部１７０からこれらの画像を読み出す。

券種判別部１６０は、不図示のメモリから紙幣画像５０を読み出し、位置特定部１５０から入力された位置情報に基づいて、位置特定部１５０によって特定された位置の画像を取得する。券種判別部１６０は、位置特定部１５０によって特定された位置の画像と、記憶部１７０に記憶された複数の画像のそれぞれとを比較することで、紙幣Ｐの券種を判別する。例えば、券種判別部１６０は、パターンマッチングを行うことにより、記憶部１７０から読み出した複数の画像のうち、位置特定部１５０によって特定された位置の画像に最も類似する画像を特定する。券種判別部１６０は、特定した画像に対応する券種を、紙幣Ｐの券種として判別する。券種判別部１６０は、判別した紙幣Ｐの券種を示す券種情報を主制御部２０に出力する。

図１１は、実施形態に係る紙幣の券種の判定処理を示すフローチャートである。まず、画像取得部１１０は、鑑査装置１００を通過する紙幣Ｐを読み取り、紙幣画像５０を取得する（Ｓ１１）。設定部１２０は、画像取得部１１０によって取得された紙幣画像５０に対して、参照領域５５の位置およびサイズの初期設定を行う（Ｓ１２）。

次に、類似度算出部１３０は、設定部１２０によって設定された参照領域５５の位置およびサイズに基づき、紙幣画像５０における参照領域５５内の画像を取得する（Ｓ１３）。また、類似度算出部１３０は、取得した参照領域５５内の画像から特徴を抽出し、紙幣の代表的な模様（例えば、金額を表す文字）との類似度Ｓを算出する（Ｓ１４）。

その後、鑑査装置１００は、参照領域５５が最終位置（図９参照）に到達したか否かを判定する（Ｓ１５）。鑑査装置１００は、参照領域５５が最終位置に到達していないと判定した場合、図１２を用いて後述する移動幅算出処理を行う（Ｓ１６）。移動幅算出処理において、移動幅算出部１４０は、類似度算出部１３０によって算出された類似度Ｓに基づき、参照領域５５の移動幅を算出する。その後、設定部１２０は、移動幅算出部１４０によって算出された移動幅に基づき参照領域５５を移動させ（Ｓ１７）、前述のステップＳ１３の処理に戻る。

一方、ステップＳ１５において、鑑査装置１００が、参照領域５５が最終位置に到達したと判定した場合、位置特定部１５０は、類似度算出部１３０によって算出された複数の類似度Ｓおよび位置情報（Ｘ方向の位置およびＹ方向の位置）に基づき、紙幣画像５０における紙幣の代表的な模様の存在する位置を特定する（Ｓ１８）。

その後、券種判別部１６０は、記憶部１７０に記憶された紙幣の代表的な模様を示す複数の画像を参照し、位置特定部１５０によって特定された位置の画像に対してパターンマッチングを行うことによって、紙幣Ｐの券種を判別する（Ｓ１９）。券種判別部１６０は、判別した券種を示す券種情報を主制御部２０に出力し、本フローチャートによる処理を終了する。

図１２は、図１１に示されるステップＳ１６の移動幅算出処理を示すフローチャートである。まず、移動幅算出部１４０は、参照領域５５がＸ方向における最終位置（紙幣画像５０の右端）に到達したか否かを判定する（Ｓ２１）。

移動幅算出部１４０は、参照領域５５がＸ方向における最終位置（紙幣画像５０の右端）に到達していないと判定した場合、今回算出された類似度Ｓに基づき、Ｘ方向の移動幅Ｌ_Ｘを算出する（Ｓ２２）。例えば、移動幅算出部１４０は、前述の式（１）に基づいて移動幅Ｌ_Ｘを算出する。なお、移動幅算出部１４０は、前述の式（２）に基づいて移動幅Ｌ_Ｘの変化量ΔＬ_Ｘを算出し、式（３）に基づいて移動幅Ｌ_Ｘを算出してもよい。また、移動幅算出部１４０は、前述の式（４）に基づいて移動幅Ｌ_Ｘを算出してもよい。移動幅算出部１４０は、算出した移動幅Ｌ_Ｘを設定部１２０に出力し、前述のステップＳ１７（図１１）に移行する。

一方、ステップＳ２１において、移動幅算出部１４０は、参照領域５５がＸ方向における最終位置（紙幣画像５０の右端）に到達したと判定した場合、Ｘ方向の一列分の複数の類似度Ｓに基づき、Ｙ方向の移動幅Ｌ_Ｙを算出する（Ｓ２３）。例えば、移動幅算出部１４０は、Ｘ方向における一列分の複数の類似度Ｓのうちの最大値Ｍａｘを取得し、前述の式（５）に基づいて移動幅Ｌ_Ｙを算出する。なお、移動幅算出部１４０は、前述の式（６）に基づいて移動幅Ｌ_Ｙの変化量ΔＬ_Ｙを算出し、式（７）に基づいて移動幅Ｌ_Ｙを算出してもよい。また、移動幅算出部１４０は、最大値Ｍａｘの代わりに、Ｘ方向における一列分の複数の類似度Ｓの平均値Ａｖｅに基づいて移動幅Ｌ_Ｙを算出してもよい。移動幅算出部１４０は、算出した移動幅Ｌ_Ｙを設定部１２０に出力し、前述のステップＳ１７（図１１）に移行する。

このように、移動幅算出部１４０は、類似度算出部１３０によって算出された類似度Ｓに基づいて、紙幣画像５０に対するＸ方向における移動幅Ｌ_Ｘと、Ｘ方向に交差するＹ方向における移動幅Ｌ_Ｙとを算出する。これによって、実施形態の紙葉類処理装置１０は、高精度かつ短時間で紙幣Ｐの券種を判別することができる。

なお、上記実施形態における紙葉類処理装置１０は、内部にコンピュータを有している。そして、紙葉類処理装置１０の各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって上記各種処理が行われる。ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。

また、上記実施形態において、移動幅算出部１４０は、移動前の類似度Ｓと現在の類似度Ｓとの勾配（変化量）に基づいて、移動幅Ｌ_Ｘを算出してもよい。勾配が負の値である場合、移動幅算出部１４０は、移動方向に対して参照領域５５を後戻りさせてもよい。これによって、位置特定部１５０は、紙幣の代表的な模様の存在する位置をより正確に特定することができる。

また、上記実施形態において、参照領域５５は矩形の領域であることとしたが、これに限られない。例えば、参照領域５５は、丸型の領域や、楕円型の領域、または矩形以外の多角形の領域であってもよい。

また、上記実施形態において、設定部１２０は、参照領域５５がＸ方向における最終位置（右端）に到達した場合、参照領域５５を開始位置（左端）に戻した後、Ｙ方向に移動幅Ｌ_Ｙで参照領域５５を移動させることとしたが、参照領域５５の移動方向はこれに限られない。例えば、設定部１２０は、参照領域５５がＸ方向における最終位置（右端）に到達した場合、Ｙ方向に移動幅Ｌ_Ｙで参照領域５５を移動させ、参照領域５５をＸ方向に対して逆方向（−Ｘ方向）に移動させてもよい。

また、上記実施形態において、紙葉類Ｐは紙幣に限られず、印刷模様のある紙葉類であればよい。例えば、紙葉類Ｐは、郵便物の料額印等にも適用できる。また、紙葉類Ｐの代表的な画像は、金額を表す文字に限られず、例えば、肖像画、エンブレム、シンボル、シグネチャ、スタンプ、紙幣裏面の模様等であってもよい。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、紙葉類処理装置１０は、画像取得部１１０と、設定部１２０と、類似度算出部１３０と、移動幅算出部１４０と、位置特定部１５０と、券種判別部１６０とを持つ。画像取得部１１０は、紙幣画像５０を取得する。設定部１２０は、画像取得部１１０によって取得された紙幣画像５０に対して、参照領域５５を設定する。設定部１２０は、Ｘ方向における開始位置から最終位置まで移動幅Ｌ_Ｘで参照領域５５を移動させ、参照領域５５が最終位置に到達すると、Ｙ方向に移動幅Ｌ_Ｙで参照領域５５を移動させることを、繰り返し実行する。類似度算出部１３０は、設定部１２０によって設定された参照領域５５内の画像から特徴を抽出し、紙幣の代表的な模様との類似度Ｓを算出する。移動幅算出部１４０は、類似度算出部１３０によって算出された類似度Ｓに基づいて、移動幅Ｌ_Ｘおよび／または移動幅Ｌ_Ｙを算出する。位置特定部１５０は、類似度算出部１３０によって算出された複数の類似度Ｓに基づいて、紙幣画像５０における紙幣の代表的な模様の存在する位置を特定する。券種判別部１６０は、位置特定部１５０によって特定された位置における紙幣画像５０に基づいて、紙幣Ｐの券種を判別する。これによって、実施形態の紙葉類処理装置１０は、高精度かつ短時間で紙幣Ｐの券種を判別することができる。

上記実施形態は、以下のように表現することができる。
紙葉類の画像である紙葉類画像を光学的に取得する画像取得部と、
前記画像取得部によって取得された紙葉類画像において、参照領域を設定する設定部であって、前記参照領域の第１の方向への移動幅である第１の移動幅と、前記第１の方向に直交する第２の方向への移動幅である第２の移動幅とを設定する設定部と、
前記設定部によって設定された前記参照領域内の画像から特徴を抽出し、紙葉類の代表的な模様との類似度を算出する類似度算出部と、
前記類似度算出部によって算出された前記類似度に基づいて、前記第１の移動幅および／または前記第２の移動幅を算出する移動幅算出部と、
前記第１の移動幅および／または前記第２の移動幅に応じて前記参照領域を移動させながら、前記類似度算出部によって算出された複数の前記類似度に基づいて、前記紙葉類画像における前記紙葉類の代表的な模様の存在する位置を特定する位置特定部と、
複数の券種のそれぞれに対応する、紙葉類の代表的な模様を示す複数の画像を記憶する記憶部と、
前記位置特定部によって特定された位置における前記紙葉類画像と、前記記憶部に記憶された前記複数の画像のそれぞれとを比較することによって、前記紙葉類の券種を判別する券種判別部と
を有する紙葉類処理装置。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１…紙葉類処理システム、１０…紙葉類処理装置、２０…主制御部、３０…整列装置、４０…副制御部、５０…紙幣画像、５５…参照領域、６０…施封装置、７０…副制御部、１００…鑑査装置、１１０…画像取得部、１２０…設定部、１３０…類似度算出部、１４０…移動幅算出部、１５０…位置特定部、１６０…券種判別部、１７０…記憶部、Ａｖｅ…平均値、Ｌ_Ｘ…移動幅、Ｌ_Ｙ…移動幅、Ｍａｘ…最大値、Ｐ…紙幣、Ｓ…類似度

Claims (8)

1. 紙葉類の画像である紙葉類画像を取得する画像取得部と、
   前記画像取得部によって取得された紙葉類画像に対して、参照領域を設定する設定部であって、第１の方向における開始位置から最終位置まで第１の移動幅で前記参照領域を移動させ、前記参照領域が前記最終位置に到達すると、前記第１の方向に直交する第２の方向に第２の移動幅で前記参照領域を移動させることを、繰り返し実行する設定部と、
   前記設定部によって設定された前記参照領域内の画像から特徴を抽出し、紙葉類の代表的な模様との類似度を算出する類似度算出部と、
   前記類似度算出部によって算出された前記類似度に基づいて、前記第１の移動幅および／または前記第２の移動幅を算出する移動幅算出部と、
   前記類似度算出部によって算出された複数の前記類似度に基づいて、前記紙葉類画像における前記紙葉類の代表的な模様の存在する位置を特定する位置特定部と、
   前記位置特定部によって特定された位置における前記紙葉類画像に基づいて、前記紙葉類の券種を判別する券種判別部と
   を有する紙葉類処理装置。
2. 前記設定部は、前記参照領域が前記第１の方向における前記最終位置に到達すると、前記参照領域を前記開始位置に戻した後、前記第２の方向に第２の移動幅で前記参照領域を移動させる
   請求項１記載の紙葉類処理装置。
3. 前記移動幅算出部は、前記開始位置から前記最終位置までの一列分の、前記類似度算出部によって算出された複数の前記類似度のうちの最大値に基づいて、前記第２の移動幅を算出する
   請求項１または請求項２記載の紙葉類処理装置。
4. 前記移動幅算出部は、前記開始位置から前記最終位置までの一列分の、前記類似度算出部によって算出された複数の前記類似度の平均値に基づいて、前記第２の移動幅を算出する
   請求項１または請求項２記載の紙葉類処理装置。
5. 前記位置特定部は、前記類似度算出部によって算出された複数の前記類似度のうち、最大値となる前記類似度が算出された前記参照領域を含む領域を、前記紙葉類の代表的な模様の存在する位置として特定する
   請求項１乃至請求項４の何れか一項に記載の紙葉類処理装置。
6. 複数の券種のそれぞれに対応する、紙葉類の代表的な模様を示す複数の画像を記憶する記憶部を更に有し、
   前記券種判別部は、前記位置特定部によって特定された位置の画像と、前記記憶部に記憶された前記複数の画像のそれぞれとを比較することによって、前記紙葉類の券種を判別する
   請求項１乃至請求項５の何れか一項に記載の紙葉類処理装置。
7. 前記設定部は、前記紙葉類の長手方向を前記第１の方向として前記参照領域を移動させるとともに、前記紙葉類の短手方向を前記第２の方向として前記参照領域を移動させる
   請求項１乃至請求項６の何れか一項に記載の紙葉類処理装置。
8. 紙葉類の画像である紙葉類画像を取得する画像取得部を有する紙葉類処理装置を制御するコンピュータに、
   前記画像取得部によって取得された紙葉類画像に対して、参照領域を設定する設定工程であって、第１の方向における開始位置から最終位置まで第１の移動幅で前記参照領域を移動させ、前記参照領域が前記最終位置に到達すると、前記第１の方向に直交する第２の方向に第２の移動幅で前記参照領域を移動させることを、繰り返し実行する設定工程と、
   前記設定工程において設定された前記参照領域内の画像から特徴を抽出し、紙葉類の代表的な模様との類似度を算出する類似度算出工程と、
   前記類似度算出工程において算出された前記類似度に基づいて、前記第１の移動幅および／または前記第２の移動幅を算出する移動幅算出工程と、
   前記類似度算出工程において算出された複数の前記類似度に基づいて、前記紙葉類画像における前記紙葉類の代表的な模様の存在する位置を特定する位置特定工程と、
   前記位置特定工程において特定された位置における前記紙葉類画像に基づいて、前記紙葉類の券種を判別する券種判別工程と
   を実行させるプログラム。